TY -的A2 -周,μ盟——梁、金星盟——赵Jian-Fu盟——太阳,宁非盟-史,宝骏PY - 2022 DA - 2022/01/05 TI -随机森林特征选择和反向传播神经网络检测火灾使用视频SP - 5160050六世- 2022 AB -最常见的严重灾害,火灾可能造成很大的损失。火灾的早期发现和治疗具有重要意义,以确保公共安全和减少火灾造成的损失。然而,传统的火灾探测器正面临一些焦点问题,如低灵敏度和有限的检测场景。为了克服这些问题,一个视频基于随机森林的火灾探测混合方法(RF)特征选择和反向传播(BP)神经网络算法。改进的火焰在RGB、HSI颜色模型空间和视觉背景提取器(氛围)的移动目标检测算法用于段疑似火焰区域。然后,多维特征火焰疑似区域提取,提取这些特征组合和选择根据射频特性分析的重要性。最后,构造BP神经网络模型对multifeature融合和火灾识别。几个实验视频集上的测试结果表明,该方法可以有效地避免特征干扰和有一个良好的识别在各种场景中对火灾的影响。该方法适用于火灾识别应用于视频监控和检测机器人。SN - 1687 - 725 - 2022/5160050 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2022/5160050——摩根富林明——《传感器PB - Hindawi KW - ER